データ検証

Bright Dataの検証済みデータに対する積極的なアプローチにより、事前定義された基準からの逸脱は早期に検出され、データ破損や不正使用のリスクを低減します。
明確な検証ルールを定義することで、正確な分析、確信を持った意思決定、業界基準への準拠を支えるデータ品質の強固な基盤を維持しています。

データ検証とは、データの正確性と品質を確保するプロセスを指します。データ検証により、データオブジェクトに入力された値がデータセットスキーマ内の制約に準拠していることが確認されます。検証プロセスは、これらの値がアプリケーション向けに確立されたルールに従っていることも保証します。アプリケーションのデータベースを更新する前にデータを検証することは、エラーやアプリケーションとデータベース間の往復回数を減らすため、良い慣行です。

データプロバイダーは厳格な品質管理措置を維持し、データ関連の問題に対する継続的なサポートを提供しなければなりません。これにより、企業はデータ検証プロセスと専門知識を信頼できるようになります。

• 正確性：不正確なデータは意思決定、分析、全体的なパフォーマンスに悪影響を及ぼすため、企業は購入するデータの正確性と誤りのなさを保証しなければならない。
• 完全性：データセットは包括的であり、企業の特定の要件に対応するための関連情報をすべて含んでいる必要があります。
• 一貫性：効率的な統合と分析を促進するため、すべてのデータソースとレコードは統一されたフォーマット、命名規則、測定単位に従う必要があります。
• 適時性：最新かつ関連性の高いデータが不可欠です。古くなったデータや陳腐化したデータは、望ましい洞察を提供できず、誤った意思決定につながる可能性があります。

当社の検証プロセスは複数の段階で構成され、各段階が異なるデータ収集側面に焦点を当てています。

ステージ #1 正確性：スキーマ検証

最初のステップは、各フィールドのスキーマと期待される出力を定義することです。収集された各レコードはスキーマ検証を通過します。データ型は正しいか？このフィールドは必須か、空か？

セットアップ時に、フィールドスキーマと期待される出力を定義します

• データ型（例：文字列、数値、ブール値、日付）
• 必須フィールド（例：ID）
• 共通フィールド（例：価格、通貨、星評価）
• カスタムフィールド検証

定義されたスキーマとフィールド出力に基づいてレコードが検証された後、データセットが作成されます。

例：is_activeのようなブール値が期待されるフィールドの場合、検証では値がTrueまたはFalseであるかチェックします。値が'Yes'、'No'、またはその他の値の場合、検証は失敗します。

ステージ #2 完全性：データセット統計情報

このステージでは、データセットの主要な統計属性を評価し、データの品質、完全性、一貫性を確保します。

• 入力率 (%):各フィールドの期待値（サンプル統計に基づく）に対するデータセット全体の入力率を評価します。入力値は最低限のパーセンテージを満たす必要があります。
• 一意の値の数 (#):任意のフィールドおよび一意のID値が、必要な検証基準（期待値に対する一意の値の数）を満たしていることを保証します。データセットには、一意の値が最低限の割合で含まれている必要があります。
• データセットサイズ最小レコード閾値（件数）：期待されるレコード数を反映します。初期データセットには最低Xレコードが必要であり、±10%以内の変動がチェックされます。
• 永続性検証：フィールドに一度データが入力されると必須項目となり、以降の入力で空欄にすることはできません。これによりデータの整合性と完全性が確保されます。初期データ入力後にフィールドを空欄にしようとするとエラーが発生し、必要な情報の提供または省略の正当化をユーザーに促します。
• 型検証：各入力データの型（文字列、数値、日付など）を指定されたフィールド型に対して厳密に検証します。これによりデータ整合性が確保され、データ処理時の潜在的な不一致やエラーが防止されます。不一致が検出された場合、システムは修正を促すフラグを立て、それ以降の処理を停止します。

ステージ2におけるデータセットの統計的特性評価から移行し、ステージ3ではデータセットの更新・維持プロセスを実装します。これにより時間の経過に伴う継続的な関連性と正確性が保証されます。

ステージ#3 継続的モニタリング

• 最終的なデータ検証段階では、ウェブサイトの構造変更や更新・新規記録に基づきデータセットを維持します。これにより、時間の経過に伴うデータセットの関連性と正確性が保証されます。
• 新規収集データと既存データを比較し、エラーや外れ値を特定します。
  検証に失敗した場合は、アラート機能を通じて報告されます。

Bright Dataなら、最高品質かつ完全性を保ったデータセットを保証します。これにより、より優れた洞察と情報に基づいた意思決定が可能となります。